Movendo-se em direção à biografia

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Juncal Arbelaiz Mugica é natural da Espanha, onde o polvo é um item comum do menu. No entanto, Arbelaiz aprecia polvos e criaturas semelhantes de uma forma diferente, com a sua investigação na teoria da robótica suave.

Mais da metade dos nervos de um polvo estão distribuídos pelos seus oito braços, cada um dos quais com algum grau de autonomia. Este sistema distribuído de detecção e processamento de informações intrigou Arbelaiz, que está pesquisando como projetar inteligência descentralizada para sistemas feitos pelo homem com detecção e computação incorporadas. No MIT, Arbelaiz é uma estudante de matemática aplicada que está trabalhando nos fundamentos do controle distribuído ideal e da estimativa nas últimas semanas antes de concluir seu doutorado neste outono.

Ela encontra inspiração na inteligência biológica de invertebrados como polvos e águas-vivas, com o objetivo final de projetar novas estratégias de controle para robôs “soft” flexíveis que possam ser usados ​​em ambientes apertados ou delicados, como uma ferramenta cirúrgica ou para busca e busca. -missões de resgate.

“A flexibilidade dos robôs flexíveis permite que eles se adaptem dinamicamente a diferentes ambientes. Pense em vermes, cobras ou águas-vivas e compare suas capacidades de movimento e adaptação com as dos animais vertebrados”, diz Arbelaiz. “É uma expressão interessante de inteligência incorporada – a falta de um esqueleto rígido traz vantagens para certas aplicações e ajuda a lidar com a incerteza no mundo real de forma mais eficiente. Mas esta suavidade adicional também acarreta novos desafios teóricos do sistema.”

No mundo biológico, o “controlador” geralmente está associado ao cérebro e ao sistema nervoso central – ele cria comandos motores para os músculos realizarem o movimento. As águas-vivas e alguns outros organismos moles não possuem um centro nervoso centralizado, ou cérebro. Inspirada por esta observação, ela está agora trabalhando em uma teoria onde os sistemas robóticos leves poderiam ser controlados usando o compartilhamento descentralizado de informações sensoriais.

“Quando a detecção e a atuação são distribuídas no corpo do robô e as capacidades computacionais a bordo são limitadas, pode ser difícil implementar inteligência centralizada”, diz ela. “Portanto, precisamos deste tipo de esquemas descentralizados que, apesar de partilharem informação sensorial apenas localmente, garantam o comportamento global desejado. Alguns sistemas biológicos, como a água-viva, são belos exemplos de arquiteturas de controle descentralizadas – a locomoção é alcançada na ausência de um cérebro (centralizado). Isto é fascinante em comparação com o que podemos alcançar com máquinas feitas pelo homem.”

Uma transição fluida para o MIT

Seus estudos de pós-graduação na Universidade de Navarra, em San Sebastian, a levaram a trabalhar com o professor John Bush, do MIT, em dinâmica de fluidos. Em 2015, ele convidou Arbelaiz para ir ao MIT como estudante visitante para investigar interações de gotículas. Isso a levou ao artigo de 2018 na Physical Review Fluids e à sua busca por um doutorado no MIT.

Em 2018, sua pesquisa de doutorado foi transferida para o Centro Interdisciplinar de Pesquisa de Sistemas Sociotécnicos (SSRC), e agora é orientada por Ali Jadbabaie, Professor de Engenharia da JR East e chefe do Departamento de Engenharia Civil e Ambiental; e a reitora associada da Escola de Engenharia, Anette “Peko” Hosoi, que é professora de engenharia mecânica Neil e Jane Pappalardo, bem como professora de matemática aplicada. Arbelaiz também trabalha regularmente com Bassam Bamieh, diretor associado do Centro de Controle, Sistemas Dinâmicos e Computação da Universidade da Califórnia em Santa Bárbara. Ela diz que trabalhar com esta equipe de consultores lhe dá a liberdade de explorar os projetos de pesquisa multidisciplinares para os quais se sentiu atraída nos últimos cinco anos.

Por exemplo, ela usa abordagens teóricas de sistemas para projetar novos controladores e estimadores ótimos para sistemas com dinâmica espaço-temporal, e para obter uma compreensão fundamental das topologias de comunicação de feedback sensorial necessárias para controlar de forma otimizada esses sistemas. Para as aplicações de robótica leve, isso equivale a classificar quais medições sensoriais são importantes para melhor acionar cada um dos “músculos” deste robô. O desempenho do robô diminuiu quando cada atuador só tem acesso às medições sensoriais mais próximas? Sua pesquisa caracteriza esse compromisso entre desempenho de circuito fechado, incerteza e complexidade em sistemas distribuídos espacialmente.